Crescimento de ciberataques por agentes de IA: desafios e estratégias de proteção

Nos últimos anos, a evolução da inteligência artificial ganhou um novo capítulo com o surgimento dos agentes autônomos de IA – sistemas capazes de tomar decisões e agir com mínima ou nenhuma intervenção humana. Ferramentas de IA generativa como o ChatGPT popularizaram a tecnologia em 2023, e rapidamente desenvolvedores passaram a criar agentes de IA capazes de executar tarefas complexas de forma independente.

Essa tendência está impulsionando a adoção corporativa de IA em ritmo acelerado. No Brasil, um estudo global da IBM revelou que 67% dos CEOs brasileiros já adotam ativamente agentes de IA e preparam sua implementação em escala, superando a média global de 61%.

Essa busca por eficiência e automação coloca as empresas em uma corrida para não ficarem atrás da concorrência – tanto que 63% dos CEOs no país acreditam que os ganhos de produtividade da automação são tão grandes que vale assumir riscos significativos para manter a competitividade. Analistas projetam um futuro próximo em que esses agentes serão onipresentes: até 2027, estima-se que metade de todas as decisões de negócios possa ser aprimorada ou automatizada por agentes de IA.

No entanto, junto com o entusiasmo pela inovação vem um alerta importante. Especialistas de cibersegurança já comparam o cenário atual dos agentes de IA a um território pouco regulamentado e cheio de ameaças invisíveis. A rápida adoção de agentes autônomos em ambientes corporativos está expondo as organizações a novas superfícies de ataque ainda pouco compreendidas.

Agentes autônomos de IA: conceito, potencial e riscos

Agentes de IA (ou agentic AI, no termo em inglês) referem-se a sistemas de inteligência artificial projetados para agir de forma autônoma, executando tarefas complexas imitando processos de decisão humanos e interagindo com diversos sistemas externos.

Diferentemente de chatbots tradicionais que apenas respondem a comandos pontuais, um agente de IA pode receber um objetivo e então ingestar dados de múltiplas fontes, analisá-los, elaborar um plano de ação e executá-lo – tudo isso potencialmente sem intervenção humana.

Por exemplo, em cibersegurança um agente desses poderia monitorar o tráfego de rede, identificar padrões anômalos que indiquem ameaças, isolar sistemas comprometidos ou aplicar patches automaticamente. Essa promessa de automação em velocidade de máquina é sedutora: os agentes de IA trazem eficiência e podem reagir a incidentes mais rápido do que equipes humanas, tornando-se uma espécie de “co-piloto” incansável para operações de TI e segurança. Entretanto, os mesmos atributos que tornam os agentes autônomos tão poderosos criam novos riscos de segurança.

Em primeiro lugar, a autonomia elevada significa que, uma vez em operação, o agente pode tomar decisões e agir sem um “humano no loop” aprovando cada passo. Isso reduz atrasos, mas também elimina camadas tradicionais de verificação e controle.

Em segundo, para serem úteis, esses agentes costumam ter amplo acesso a sistemas e ferramentas dentro do ambiente corporativo – de bancos de dados internos a integrações via APIs – ampliando seu alcance de ação. Em terceiro, muitos agentes são construídos sobre modelos de linguagem (LLMs) avançados, usados como “motor de raciocínio” do sistema.

Modelos desse tipo ainda apresentam limitações conhecidas, como alucinações (respostas imprecisas ou falsas) e susceptibilidade a manipulações por meio de instruções maliciosas (prompt injection).

Agentes de IA combinam técnicas de machine learning para ingerir dados, planejar ações e possivelmente agir de forma autônoma, o que os torna ideais para cibersegurança – porém com ressalvas claras. Entre os desafios inerentes, ela destaca o viés nos algoritmos, a possibilidade de decisões incorretas pelas alucinações do modelo, a complexidade técnica e a vulnerabilidade a inputs externos maliciosos.

Os agentes herdam vulnerabilidades dos modelos de IA que os compõem e ainda introduzem outras, decorrentes de sua capacidade de orquestrar ações amplas sem supervisão. Um caso ilustrativo aconteceu em junho de 2025, quando pesquisadores descobriram uma vulnerabilidade zero-click no Microsoft 365 Copilot – um agente de IA integrado à suíte Office.

O ataque consistia em enviar à vítima um e-mail aparentemente útil, contendo instruções maliciosas ocultas. O usuário não precisava nem mesmo abrir o e-mail; bastava o Copilot analisá-lo automaticamente para extrair as instruções escondidas e cumpri-las, dada sua integração profunda com aplicativos e caixas de email.

Em teste, o agente pôde ser induzido a coletar silenciosamente dados confidenciais do usuário e exfiltrá-los, tudo sem que o usuário percebesse. A Microsoft corrigiu essa falha, mas o incidente demonstrou como a autonomia e o amplo alcance de um agente de IA, combinados a um simples prompt malicioso, podem converter uma ferramenta útil em uma ameaça interna – sem sinais visíveis para o usuário e fora da cobertura das defesas tradicionais.

Outro exemplo envolve o MCP (Model Context Protocol), um padrão aberto introduzido em 2024 para facilitar que modelos de IA se conectem com ferramentas e dados externos. Esse protocolo vem sendo adotado para integrar agentes de IA em diversos serviços, mas sua complexidade trouxe armadilhas. Em maio de 2025, a empresa de colaboração Asana ativou um servidor MCP para seu agente de IA e, em pouco mais de um mês, descobriu falhas que permitiam acesso não autorizado a dados entre clientes distintos (bug de “delegação confusa”), levando a exposição indevida de informações de cerca de 1.000 empresas clientes por 34 dias.

A brecha forçou a Asana a desligar o serviço, gerando custos estimados em US$ 7,5 milhões em remediação, além do risco de sanções regulatórias. Não há evidência de que hackers tenham explorado essa falha a tempo – possivelmente porque essa tecnologia é tão nova para atacantes quanto para as empresas – mas o incidente acendeu um alerta.

Ele evidencia que a introdução apressada de agentes de IA e seus protocolos pode abrir caminhos inesperados para invasões, seja por vulnerabilidades técnicas ou erros de configuração. Em síntese, agentes autônomos de IA representam um paradoxo de segurança: ao mesmo tempo em que prometem fortalecer a defesa (por exemplo, automatizando respostas a ameaças), eles ampliam a superfície de ataque e trazem fragilidades inéditas. A seguir, analisamos quais vetores de ataque tendem a emergir nesse contexto – tanto aqueles conduzidos pelos próprios agentes de IA, quanto os que visam comprometer esses agentes.

Vetores de ataque conduzidos por agentes de IA

A democratização das ferramentas de IA significa que os cibercriminosos também podem tirar proveito de agentes autônomos para potencializar suas investidas. Uma área já impactada é a de engenharia social. Tradicionalmente, golpes como phishing dependiam da habilidade manual do fraudador em elaborar mensagens persuasivas. Hoje, modelos de linguagem avançados permitem gerar e-mails, textos ou até áudios falsos extremamente convincentes em escala.

Com agentes de IA, essa automação vai além: em vez de apenas produzir conteúdo mediante um comando, o agente pode operar de forma contínua e adaptativa, conduzindo campanhas de ataque multifásicas. Estudos projetam que criminosos em breve usarão amplamente agentes de IA para conduzir spear phishing automatizado, no qual o agente coleta dados de alvos em redes sociais e outras fontes abertas, redige mensagens sob medida (no idioma e tom adequados) e as envia repetidamente até obter sucesso.

Diferentemente de um ataque estático, o agente poderá aprender com cada tentativa fracassada, ajustando a abordagem, linguagem ou vetor de contato de forma dinâmica. Por exemplo, se a vítima ignorar um e-mail, o próprio agente pode enviar um segundo e-mail mais urgente ou até fazer uma chamada telefônica simulando, via deepfake de voz, a fala de um executivo conhecido, reforçando o engodo.

Essa capacidade de multi-interação e multi-canal torna as fraudes muito mais críveis e difíceis de detectar. Relatórios recentes confirmam que essa sofisticação não é apenas teórica – ela já está em curso. Segundo o relatório ThreatLabz da Zscaler, os ataques de phishing aumentaram 58,2% em 2023 em comparação com o ano anterior, impulsionados justamente pelo uso de IA generativa para tornar as iscas mais realistas.

Além disso, observaram um crescimento significativo de golpes por voz (vishing) e phishing com deepfakes, à medida que os criminosos utilizam áudio e vídeo sintéticos para amplificar suas táticas de engenharia social. Em outras palavras, a IA permitiu que até golpistas menos experientes atuem como estelionatários sofisticados, automatizando grande parte do trabalho sujo.

O resultado são ataques mais frequentes, personalizados e eficientes, colocando as empresas sob pressão redobrada para filtrar comunicações maliciosas que agora impecavelmente imitam comunicações legítimas. Outro vetor crítico é o uso de agentes de IA para descoberta de vulnerabilidades e desenvolvimento de exploits.

Modelos modernos já demonstraram capacidade impressionante em detectar falhas de segurança em código – inclusive identificando zero-days (vulnerabilidades inéditas) ao analisar repositórios inteiros de software. Em 2025, um agente de IA de uma startup chamada Xbow chegou ao topo do ranking global da plataforma HackerOne de caça a bugs, superando especialistas humanos na identificação de falhas e ganhando notoriedade na comunidade de segurança.

Pesquisadores da UC Berkeley também mostraram que ao combinar modelos de IA com agentes autônomos, é possível automatizar a busca por bugs em larga escala – em um experimento com 188 projetos de código aberto, agentes de IA encontraram 17 vulnerabilidades não descobertas anteriormente (15 delas críticas).

Embora nessa prova de conceito a IA ainda tenha ficado aquém da cobertura total (detectando cerca de 2% dos bugs conhecidos), a tendência é clara: a IA está evoluindo a ponto de automatizar tanto a descoberta quanto a exploração de falhas. Especialistas alertam que isso pode levar a um aumento de ataques explorando zero-days, já que a barreira técnica para descobri-los diminuirá.

Criminosos com agentes de IA podem vasculhar sistemas em busca de brechas 24×7, muito mais rápido do que equipes de segurança podem corrigir, inaugurando uma corrida armamentista entre algoritmos defensivos e ofensivos. Por fim, vale destacar o advento de IA “do mal” como serviço no submundo do crime digital. Em 2023, surgiu em fóruns da dark web o WormGPT – um modelo de linguagem treinado sem quaisquer filtros éticos, voltado para auxiliar cibercriminosos na geração de malware, e-mails de phishing e outros conteúdos ilícitos.

Diferente dos modelos abertos benignos, o WormGPT era oferecido mediante assinatura (cerca de US$ 110 por mês) e sem as “travas” de segurança encontradas em ferramentas oficiais. Apesar de seu criador ter encerrado o serviço após ser exposto pela mídia em agosto de 2023, o episódio inaugurou uma tendência. Hoje, novas variantes proliferam: pesquisas da Cato Networks revelaram em 2024/2025 versões do WormGPT construídas sobre modelos legítimos como o Grok (da xAI) e o Mistral, ajustados com prompts de jailbreak para burlar os filtros de ética e gerar código malicioso sob demanda. Esses “LLMs do underground” são acessíveis via bots no Telegram e vendidas em fóruns a criminosos interessados.

Na prática, ameaças como WormGPT, FraudGPT e outras similares permitem a qualquer mal-intencionado criar malware funcional ou campanhas de phishing convincentes com poucos cliques, reduzindo exigências de conhecimento técnico e aumentando o volume de ataques em circulação. Os criadores dessas ferramentas não partiram do zero: eles habilmente adaptaram modelos existentes, manipulando seus comandos de sistema e possivelmente refinando-os com dados ilícitos para torná-los propícios ao crime.

Isso significa que não é necessário um laboratório secreto de IA para os hackers tirarem proveito – eles estão deturpando APIs e modelos já disponíveis, provendo “IA criminoso sob encomenda” a quem estiver disposto a pagar. Esse cenário aumenta a escala e a agilidade das ameaças, exigindo que as defesas corporativas também incorporem inteligência similar para acompanhar o ritmo.

Vetores de ataque contra os agentes de IA

Se por um lado agentes de IA ampliam as capacidades dos atacantes, por outro eles próprios se tornam alvos de novos tipos de ataque. Um vetor emergente é a manipulação maliciosa das instruções que o agente recebe, técnica conhecida como prompt injection. Aqui, o invasor busca enganar o agente inserindo comandos maliciosos em dados aparentemente inofensivos que o agente foi projetado para ler – como vimos no exemplo do e-mail explorando o Copilot.

Essa técnica pode ser utilizada de diversas formas: invasores podem hospedar conteúdo contendo instruções ocultas em locais que o agente costuma consultar (repositórios públicos de código, documentos compartilhados, etc.), ou então enviar entradas diretas (como chats, emails, formulários) com comandos escondidos.

Caso o agente não tenha “filtro de sanidade” robusto, ele interpretará esses comandos incorporados como instruções legítimas e os executará. Assim, um atacante pode, de forma indireta, reprogramar o comportamento do agente sem precisar comprometer seu código-fonte. Essa é uma distinção importante: enquanto na segurança tradicional o atacante busca explorar vulnerabilidades para executar código, no contexto de IA ele pode explorar a própria lógica de linguagem do modelo para persuadi-lo a executar ações. Infelizmente, não existem guardrails perfeitos contra esse tipo de manipulação. Mesmo os grandes modelos de linguagem, mais de dois anos após seu lançamento, ainda sofrem com falhas de contenção (jailbreaks) que permitem contornar filtros de segurança.

Logo, agentes baseados nesses modelos herdam essa fraqueza – e não há garantia absoluta de impedir que um prompt injection bem elaborado faça o agente “mudar de lado” silenciosamente. Além da injeção de comandos, outra frente de ataque é explorar falhas de implementação ou configuração dos agentes de IA e seus ecossistemas.

Como tecnologia recente, é comum que empresas integrem agentes de forma experimental, podendo cometer deslizes. O caso do MCP na Asana citado anteriormente ilustra isso: uma configuração incorreta levou a um bug de autorização que vazou dados entre clientes.

Pesquisas de segurança identificaram dezenas de servidores MCP expostos inadvertidamente na internet (bindados em 0.0.0.0), alguns inclusive aceitando execução arbitrária de comandos. Em ambientes assim, comprometer o servidor do agente de IA equivaleria a comprometer o sistema operacional subjacente, dada a amplitude de acesso que ele possui.

Outro ponto fraco está na gestão de credenciais e tokens. Agentes frequentemente precisam de tokens de API para interagir com outros sistemas – se esses tokens forem excessivamente permissivos ou vazarem, um atacante pode assumir a identidade do agente e acessar recursos sensíveis.

Um desafio adicional é a dificuldade de auditoria e monitoramento desses agentes. A natureza “caixa-preta” dos modelos de IA, combinada com sua autonomia, faz com que muitas de suas ações sejam tomadas em alta velocidade e em linguagem natural, nem sempre fácil de rastrear nos logs convencionais. Mesmo que uma empresa mantenha um humano supervisando o agente (o famoso human-in-the-loop), isso pode não ser suficiente.

Se um agente foi comprometido por instruções maliciosas sutis, ele pode muito bem apresentar um relatório inocente ao operador humano, enquanto executa silenciosamente atividades nefastas nos bastidores. O ser humano tende a confiar no feedback visível do sistema; se o agente disser “Está tudo OK”, dificilmente o analista perceberá que por trás ele iniciou, por exemplo, uma exfiltração de dados não autorizada.

Isso significa que mecanismos tradicionais de supervisão podem ser enganados, exigindo novas abordagens de observabilidade focadas no comportamento interno do agente. Por fim, a própria ausência de uma opção de “parada de emergência” em alguns agentes reflete uma ameaça.

Assim como em um carro autônomo sem volante, pode não haver um meio simples de intervir caso o agente comece a agir de forma indesejada. Se uma decisão autônoma do agente levar a uma série de ações destrutivas (por erro ou ataque), a organização precisa ter meios de rapidamente desligar ou isolar o agente – algo nem sempre previsto nos projetos iniciais, dada a pressa em implementar a novidade.

Esse panorama exige que as equipes de segurança considerem cenários antes inusitados, como: e se o nosso “analista de IA” interno enlouquecer ou for subvertido? Quais seriam os indicadores e quais os procedimentos de contenção?

Desafios para segurança corporativa (SOC, SIEM, Detecção e Acesso)

A incorporação de agentes de IA nos negócios coloca novos desafios para as estruturas de cibersegurança corporativa, especialmente para os centros de operação de segurança (SOCs) e suas ferramentas de monitoramento (como SIEM e sistemas de detecção). Um primeiro desafio é a explosão de dados e eventos gerados pelos agentes.

Esses sistemas podem consumir e produzir informações em volume muito superior à interação humana. Por exemplo, um agente de segurança pode escanear milhares de eventos e gerar centenas de ações de resposta em um dia – o que, por um lado, alivia o trabalho manual, mas por outro pode sobrecarregar o SOC com logs de atividades do próprio agente.

As equipes precisarão ajustar seus critérios de monitoramento para diferenciar o que é uma atividade normal do agente (por exemplo, varrer portas em todos os servidores internos, algo que seria suspeito se fosse um usuário comum, mas pode ser rotina para um agente defensivo) do que é um sinal de comprometimento do agente ou uso indevido.

Isso requer desenvolver novos perfis de comportamento baseados em IA dentro do SIEM, capazes de sinalizar quando o agente de IA “saiu do trilho”. Por exemplo, se um agente de atendimento ao cliente de repente tenta acessar um servidor financeiro, ou se um agente de segurança começa a ler arquivos fora do escopo de sua função, esses seriam eventos anômalos indicativos de problema. Outro desafio crítico é a visibilidade e auditoria das decisões do agente.

Em um SOC tradicional, analistas documentam suas ações e seguem playbooks; já um agente de IA pode tomar um caminho não previsto. Para confiança e conformidade, as empresas precisam de formas de registrar a lógica e as evidências consideradas pelo agente nas suas decisões. Grandes provedores já estão atentos a isso – por exemplo, o Google Cloud anunciou agentes de IA para triagem de alertas de segurança que fornecem um log auditável de todo raciocínio e evidências usadas.

Esse tipo de transparência será fundamental: SOCs deverão exigir que os agentes operem em um modo “caixa-branca”, onde cada passo possa ser inspecionado a posteriori. No curto prazo, porém, muitas implementações caseiras de agentes não terão esse nível de detalhamento, o que dificulta investigação de incidentes envolvendo IA.

Imagine investigar uma resposta excessiva de um agente (que desligou um servidor crítico por engano) – sem logs claros, é como investigar a decisão de uma pessoa que não documentou nada. No quesito detecção de ameaças, os agentes de IA trazem uma mistura de oportunidades e complicações. Por um lado, eles próprios podem atuar como sensores inteligentes, vasculhando atividades suspeitas com mais afinco do que regras estáticas de SIEM. Por outro lado, novas classes de ameaças surgem – por exemplo, como detectar que um agente foi vítima de prompt injection?

As ferramentas tradicionais podem não capturar isso, pois envolve uma cadeia de eventos lógica (entrada de dado aparentemente normal levando a ação anômala do agente).

Isso sugere que a detecção terá de evoluir para inspecionar também o conteúdo e contexto das interações de IA, talvez adotando scanners de prompts maliciosos ou monitoramento contínuo das saídas do modelo em busca de sinais de desvio. Startups já exploram soluções de “IA para monitorar IA”, como testes automatizados de robustez dos agentes (red teams virtuais que tentam constantemente enganá-los).

Os SOCs poderão incorporar essas camadas, executando simulações frequentes para garantir que seus agentes não estejam realizando ações não autorizadas ou vazando dados. No tocante a controle de acesso, a presença de agentes autônomos obriga as empresas a refinarem políticas e arquiteturas. Uma recomendação emergente é aplicar o paradigma de Zero Trust também para identidades de máquina – isto é, tratar os agentes de IA como entidades que devem provar sua autenticidade e autorização para cada ação, não presumindo confiança só porque “são parte do sistema”.

Praticamente, isso significa limitar ao máximo os privilégios dos agentes: conceder acessos mínimos necessários, utilizar credenciais segregadas e de curta duração, e implementar MFA ou aprovações humanas para operações de alto impacto. Por exemplo, se um agente de IA tiver a capacidade de criar novos usuários ou alterar configurações críticas, talvez seja sensato exigir que ele solicite confirmação a um administrador (um checkpoint humano) antes de efetivar tais mudanças. Embora isso reduza a autonomia total, cria um ponto de controle importante para evitar estragos caso o agente seja comprometido ou funcione mal.

Os times de segurança (SecOps) também enfrentam o desafio cultural e de capacitação: eles precisam entender como funcionam esses agentes para ajustarem processos. Ferramentas de SIEM e SOAR deverão integrar logs e alertas específicos de agentes de IA. Os playbooks de resposta a incidentes devem incluir cenários envolvendo agentes – por exemplo, “como proceder se suspeitarmos que o agente X foi subvertido?”. Instruções como isolar a API do agente, revogar suas credenciais e analisar seu log de decisões podem virar parte do protocolo de crise.

Além disso, haverá a demanda por talentos com conhecimento híbrido de cibersegurança e IA, capazes de “investigar” um incidente envolvendo modelos e prompts, algo pouco comum até então. Resumidamente, a chegada dos agentes autônomos impõe às defesas corporativas a necessidade de evoluir em duas frentes: (1) aproveitar o lado bom da IA para melhorar a detecção e resposta (um SOC aumentado por AI, não afogado por ela); e (2) endereçar os riscos trazidos pela IA, atualizando arquiteturas de segurança, controles de acesso e estratégias de monitoração para essa nova realidade. É um delicado balanço entre colher os frutos da automação e não perder o controle do “timão” em um mar de ameaças automatizadas.

Recomendações para proteger ambientes com agentes de IA

Diante desse cenário complexo, as empresas devem adotar uma postura proativa para antecipar, monitorar e mitigar riscos em ambientes que utilizam ou integrarão agentes de IA. Abaixo, delineamos recomendações práticas e estratégias sugeridas por especialistas:

Planejamento e governança antes da velocidade: Resistir à tentação de implementar agentes de IA às pressas. Antes de colocar um agente em produção, estabeleça uma governança clara – defina quais dados ele poderá acessar, quais tarefas poderá executar autonomamente e onde será exigida intervenção humana.

Classifique os dados e sistemas do seu ambiente, e determine de antemão o que o agente pode ver e fazer. Se a empresa ainda não possui um robusto programa de classificação e proteção de dados, agora é a hora de implementá-lo. Isso ajudará a delimitar o alcance do agente e evitar, por exemplo, que ele tenha acesso acidental a informações sensíveis demais.

Curadoria na escolha e desenvolvimento de agentes: Não trate agentes de IA como caixas mágicas de fornecedor. Avalie cuidadosamente a origem e componentes do agente adotado. Prefira soluções de fornecedores confiáveis e com histórico em segurança. Se for desenvolver internamente, tenha atenção redobrada às dependências de código aberto.

Guardrails técnicos rígidos: Implemente travas e controles de segurança em torno dos agentes de IA. Diversas medidas podem ser adotadas: isolamento contextual (garantir que agentes de departamentos diferentes não se cruzem para evitar “confusão de identidades” entre contextos), sanitização de entradas (filtrar e validar dados de entrada que alimentam o agente, reduzindo riscos de prompt injection), e mascaramento de dados sensíveis (impedir que o agente exponha informações pessoais ou confidenciais em suas respostas).

Restrições de acesso via API bem definidas são essenciais: a cada integração, siga os princípios de least privilege, fornecendo apenas as permissões mínimas necessárias para o agente. Autenticação forte e Zero Trust devem ser a base – cada requisição do agente a um recurso sensível deve ser tratada com a mesma desconfiança que se daria a um usuário humano externo.

Essa união de guardrails, embora não infalível, dificulta que um agente descontrolado ou comprometido cause danos irreversíveis. Afinal, se até os grandes modelos públicos ainda escorregam em alucinações e vazamento de regras internas, é prudente cercar os agentes corporativos de camadas adicionais de proteção.

Monitoramento contínuo e auditoria: Estabeleça formas de monitorar 24×7 as atividades dos agentes de IA. Isso inclui tanto logar todas as ações importantes (consultas feitas, alterações realizadas, dados acessados), quanto inspecionar periodicamente os prompts e respostas dos agentes em busca de anomalias.

Ferramentas de SIEM devem ingerir esses logs e disparar alertas se padrões fora do comum forem detectados – por exemplo, um agente de RH acessando um repositório de código fonte, ou realizando centenas de ações em lote fora do horário normal. Considere implementar dashboards dedicados para visualizar o comportamento dos agentes em tempo real.

Teste os agentes regularmente com cenários adversariais: realize red teaming específico de IA, tentando induzir comandos maliciosos ou explorar APIs abertas, de forma ética, para verificar se os guardrails estão funcionando. Caso seu agente interaja com usuários (clientes ou funcionários), promova canais para que qualquer output suspeito seja rapidamente reportado pela pessoa e analisado pela segurança (um programa de “bug bounty interno” para comportamento da IA pode ser interessante).

Outro ponto é treinar o SOC para investigar incidentes envolvendo IA – por exemplo, saber extrair e analisar o estado interno do agente após um incidente, ou restaurar uma sessão do agente para “reproduzir” o que ocorreu. Essa capacidade investigativa será essencial para lidar com eventuais brechas.

Capacitação e cultura de segurança: Por mais autônomos que sejam os sistemas, as pessoas continuam sendo a última linha de defesa. Invista em treinamento de segurança focado nas novas ameaças de IA. Campanhas de conscientização devem incluir exemplos de phishing gerado por IA, deepfakes e golpes sofisticados, ensinando os funcionários a reconhecer sinais sutis de fraude que restam (como pequenas discrepâncias ou pedidos fora do comum) mesmo em mensagens bem elaboradas.

Desenvolva também protocolos claros de escalonamento: se um colaborador desconfiar de uma decisão ou comportamento de um agente de IA (ex: o assistente virtual pedir uma informação confidencial que normalmente não pediria), ele deve saber a quem reportar e ter liberdade para interromper o processo. Criar uma cultura onde homem e máquina colaboram com confiança envolve dar aos humanos a autonomia para questionar e, se preciso, frear a ação de um agente. Isso reduz o risco de a organização ser enganada tanto por atacantes externos quanto por falhas internas do sistema.

Em paralelo, mantenha-se atualizado sobre as pesquisas e tendências em segurança de IA – participe de comunidades, siga projetos como o Vulnerable MCP Project que catalogam vulnerabilidades, e considere alianças setoriais para troca de informações sobre incidentes envolvendo agentes autônomos. Seguindo essas práticas, as empresas poderão aproveitar os benefícios dos agentes de IA de forma mais segura, minimizando as chances de serem pegas de surpresa pelas novas técnicas de ataque. Cada organização terá um nível diferente de apetite a risco e caso de uso para IA, mas em todos os casos a palavra de ordem é a mesma: antecipação.

Dentro desse contexto,  o papel de parceiros especializados em cibersegurança, como a Faiston, torna-se muito importante. A Faiston tem se posicionado na vanguarda das soluções de segurança para ambientes inovadores, unindo expertise técnica e visão estratégica.

Seja auxiliando na implementação de arquiteturas zero trust para agentes de IA, na adoção de ferramentas avançadas de detecção de ameaças alimentadas por IA ou na condução de avaliações de segurança sob medida para novos projetos de automação, a Faiston atua como um guardião e facilitador da transformação digital segura.

Contar com uma equipe experiente e atualizada permite às empresas antecipar riscos e responder rapidamente a incidentes, reduzindo impactos e protegendo seus ativos mais valiosos – dados, sistemas e reputação. Em suma, enquanto os agentes autônomos de IA abrem fronteiras para eficiência operacional, eles também ampliam o horizonte das ameaças cibernéticas. Enfrentar esse duplo desafio requer consciência, preparo e alianças de confiança.